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Amélioration des méthodes d'annotation de données pour les grands modèles de langage (LLM)
Amélioration des méthodes d'annotation de données pour les grands modèles de langage (LLM)
Le réglage fin des modèles de langage à grande échelle (LLM) est le recyclage d'un modèle pré-entraîné à l'aide de données spécifiques à un domaine pour l'adapter à une tâche ou un domaine spécifique. L'annotation des données joue un rôle crucial dans le processus de réglage fin et implique d'étiqueter les données avec des informations spécifiques que le modèle doit comprendre.
1. Principe de l'annotation des données
L'annotation des données vise à aider les modèles d'apprentissage automatique à mieux comprendre et traiter les données en ajoutant des métadonnées, telles que des étiquettes, des balises, etc., aux données. Pour le réglage fin des grands modèles de langage, le principe de l'annotation des données est de fournir des informations directrices pour aider le modèle à mieux comprendre le langage et le contexte d'un domaine spécifique. Les méthodes courantes d'annotation de données incluent la reconnaissance d'entités, l'analyse des sentiments et l'extraction de relations.
2. Méthodes d'annotation de données
2.1 Reconnaissance d'entités
La reconnaissance d'entités est une technologie d'extraction d'informations dont le but est d'identifier des entités nommées et d'autres types d'entités à partir du texte. En annotant le texte, le modèle est capable de comprendre et d'extraire des informations sur l'entité.
Méthode d'identification des entités
La notation BIO est une méthode utilisée pour marquer l'emplacement des entités. Parmi eux, B représente le début de l'entité, I représente l'intérieur de l'entité et O représente la non-entité. Par exemple, « B-PER » représente le début du nom d'une personne, « I-PER » représente l'intérieur du nom d'une personne et « O » représente une non-entité. Cette méthode peut nous aider à identifier les entités dans le texte, à les classer et à les analyser.
② Balise de catégorie d'entité : En plus des balises de localisation, des balises spécifiques peuvent également être utilisées pour indiquer la catégorie de l'entité, telles que « LOC » pour la localisation et « ORG » pour l'organisation.
2.2 Analyse des sentiments
Le but de l'analyse des sentiments est d'identifier la tendance émotionnelle de l'auteur à partir du texte, qui comprend généralement des émotions positives, négatives et neutres. Le principe est de marquer les tendances émotionnelles dans le texte afin que le modèle puisse comprendre la couleur émotionnelle derrière le texte. Grâce à l’analyse des sentiments, nous pouvons mieux comprendre la connotation émotionnelle du texte.
Méthodes d'analyse des sentiments
①Étiquettes émotionnelles : en marquant la tendance émotionnelle du texte, telle que "positive" (positive), "négative" (négative), "neutre" (neutre), etc.
②Marque d'intensité d'émotion : Parfois, vous pouvez également marquer l'intensité de l'émotion, comme « fortement positive », « fortement négative », « neutre », etc.
2.3 Extraction de relations
L'extraction de relations fait référence à l'extraction des relations entre les entités à partir du texte pour aider le modèle à comprendre les connexions et les fonctions entre les entités. Le principe est d'annoter les associations entre entités dans le texte afin que le modèle puisse comprendre ces relations et ainsi mieux effectuer l'extraction d'informations et le raisonnement.
Méthode d'extraction de relations
①Balises de relation : utilisez des balises spécifiques pour représenter les relations entre les entités, telles que "sujet-objet", "membre-organisation", etc. Ces balises peuvent aider le modèle à comprendre les différents types de relations entre les entités afin de mieux l'appliquer à des tâches spécifiques.
La méthode d'annotation de données ci-dessus joue un rôle important dans le réglage fin des grands modèles de langage. Ces méthodes fournissent au modèle des informations riches, lui permettant de mieux comprendre les données textuelles, améliorant ainsi les performances et l'efficacité du modèle dans les tâches spécifiques à un domaine.
3. Exemple de description
Supposons que nous ayons un modèle de langage pré-entraîné et que nous souhaitions l'affiner pour une tâche de réponse à des questions dans le domaine médical. Nous devons annoter les données du domaine médical afin que le modèle puisse mieux comprendre le contexte médical.
3.1 Reconnaissance d'entités
Nous pouvons annoter des entités dans des textes médicaux, tels que des maladies, des médicaments, des termes médicaux, etc. Par exemple, pour la phrase « Le patient a été hospitalisé pour une maladie cardiaque », nous pouvons utiliser la notation BIO pour étiqueter « Maladie cardiaque » comme catégorie « Maladie ».
3.2 Analyse des sentiments
Dans le domaine médical, l'analyse des sentiments peut être utilisée pour analyser les tendances émotionnelles des patients à l'égard des plans de traitement, des attitudes des médecins, etc. Par exemple, pour la phrase « Le patient est anxieux à propos d’un traitement chirurgical », nous pouvons qualifier « anxiété » d’« émotion négative ».
3.3 Extraction de relations
Dans les questions-réponses médicales, il est crucial d'identifier la relation entre les questions et les réponses. Par exemple, pour la question « Quels symptômes pourraient indiquer qu'un patient souffre de diabète ? », nous pourrions étiqueter la relation entre « symptômes » et « diabète ».
Résumé
L'annotation des données peut fournir au modèle des informations plus contextuelles grâce à la reconnaissance d'entités, à l'analyse des sentiments, à l'extraction de relations et à d'autres méthodes, lui permettant de mieux comprendre le langage et le contexte d'un domaine spécifique. Ces données étiquetées peuvent aider le modèle à effectuer des tâches spécifiques avec plus de précision. Grâce à une annotation efficace des données, le modèle affiné peut mieux s'adapter aux besoins de domaines spécifiques et améliorer ses performances et son efficacité dans les applications pratiques.
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